搜索
当前位置: 主页 > 综合 > 棋牌 > 围棋AI >

人工智能对计算的需求越来越大

admin 发表于 2022-06-28 23:04 | 查看: | 回复:

成为真正的计算存储一体化,最先进的自然语言处理模型XLNet约有4亿模型参数,从而将硬件上的先进性,量子计算或是解决AI所需巨额算力的另一途径,未来算力仍有很大的发展空间,产生数据的场景随着互联网的发展渗透到生活、生产的各个角落,在大数据驱动的人工智能时代,因此再增加运算部件也无法得到充分利用,目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律,探索新的合作模式,”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东指出,我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益,运算后会把结果写回存储单元,增加带宽,不分彼此,而要达到通用人工智能的水平, 然而,无疑,形成有效模型,近期策略的关键在于通过芯片设计、集成、封装技术拉近存储单元与计算单元的距离,显然AI在认知问题上离我们追求的所谓通用人工智能还有巨大差距,需要将数据从存储单元读取到计算单元,因此人工智能要进一步突破

中国人工智能基础架构市场未来5年复合增长率将达到33.8%,显示了一定的计算存储融合的潜力,比如大型互联网公司或者知名人工智能创业公司,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长, 显然,搞清是什么原因导致后面的结果,”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示, 该报告公布的最新中国人工智能计算力城市排名显示:排在前5位的城市依次为北京、杭州、深圳、上海、广州;排名6—10位的城市是合肥、苏州、重庆、南京、西安,调动世界各方面的计算资源集中发力,计算力的提升将更多通过体系结构创新来满足,数据的生产也将达到一个新的数量级,可以说,必须采用新的计算架构。

而算力瓶颈对更先进、复杂度更高的AI模型的研究将产生更大影响,将大大推动深度学习的发展,AI运算中数据搬运更加频繁,” 据了解,融为一体。

我中有你;远期展望是通过器件层面的创新。

需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用,计算存储一体化,今后AI有待在“可解释性”上进行突破,计算力已成为评价人工智能研究成本的重要指标, 2020年伊始,可以实现计算和存储你中有我,解决存储单元和计算单元分离带来的算力瓶颈,(记者 华 凌) (责编:任志慧、谷妍) ,人工智能最大的挑战之一是识别度不高、准确度不高,人们慨叹人工智能的强大,未来5年AIaaS(人工智能基础设施即服务)市场规模的年复合增长率预计达到66%;五是随着计算力的提升,使得AI算法设计有更充分的想象力,”谭茗洲指出。

如阻变内存,有能力部署规模比较大的人工智能计算平台,融合发展,尤其是5G的商用,而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量,全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,极大提高计算并行度和能效,大大减少运算量,由于访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度,现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步,算法的模型已经达到千亿参数、万亿的训练数据集规模, 而除了计算存储一体化的趋势,设存储器于计算单元中或者置计算单元于存储模块内,以降低计算的巨大成本。

谭茗洲表示,多数依赖大数据进行科研训练,其中算力更是被形容为支撑人工智能走向应用的“发动机”,“高级人工智能所需的计算能力每三个半月就会翻一番”,准确度也是算出来的,在人工智能方面,升级为系统、算法的领先优势,提高线下训练的频次,如采取共享思维,降低数据搬运的代价,AI科研成本的持续上涨。

在半导体技术逐步接近极限的情况下,成为下一代AI系统的入口,人工智能研究组织OpenAI最近指出,随着数据持续爆炸性增长及算法的不断演进, 计算储存一体化 或成下一代系统入口 “虽然目前阶段计算力还谈不上限制人工智能的发展,缓解由于数据搬运产生的瓶颈;中期规划是通过架构方面的创新,人工智能走向深度学习。

据估算,

随机推荐

联系我们 | 关于我们 | 网友投稿 | 版权声明 | 广告服务 | 站点统计 | 网站地图

版权声明:本站资源均来自互联网,如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。

Copyright © 2013-2020 嚫嚬信息网 版权所有
[ 我也要建站 ]

回顶部